尹恒

（長江大學地球科學學院，湖北 荊州434023）

1 地質背景

根據巖性、電性和古生物特征，鄂爾多斯盆地中生界上三疊統(tǒng)延長組（T3y）地層可劃分為5段，將5個巖性段劃分為長1～長10油層組，研究層位（長6油層組）主要為三角洲相，以水下分流河道和分流間灣沉積為主，巖性主要為灰褐色細砂巖、灰色粉砂巖、深灰色泥質粉砂巖、粉砂質泥巖以及灰黑色泥巖。按實測巖性、電性曲線的特征，該段主要表現為自然伽馬曲線呈鐘狀、箱狀、指狀、卵狀，自然電位曲線呈齒狀、指狀負異常，局部箱狀負異常，視電阻率曲線齒狀低值，局部中高阻。

2 層面模型的建立

筆者研究采用前人小層劃分與對比的結果，經過井斜和中靶海拔校正，再利用所得的分層進行構造建模，在稀井區(qū)則用前面研究所獲得的頂面構造圖來控制相應層面的構造形態(tài)。

圖1 層面模型控制面的建立

通過對比研究區(qū)三維構造模型與地質分析后編制的構造圖可以看出，在構造形態(tài)及構造高點等方面符合較好，說明所建立的三維構造模型，比較真實地反映了研究區(qū)的構造特點［1］。

在層面模型的建立過程中，首先解決3套井位坐標，即井口坐標、中靶坐標和大地坐標系坐標的問題。對3套數據分別做平面圖、分別導入Petrel中觀察形態(tài)，最為接近構造面的井位分布是中靶坐標，于是采用中靶坐標矯正技術，建立該地區(qū)的層面模型。

中靶坐標矯正技術的關鍵在于得到補心海拔矯正值。在一開始建立的模型中有270口井，矯正差小于5m的有240余口、小于10m差的有266口，說明層面基本可信。

經過中靶矯正后，再將已經作好的構造等值線導入建模軟件Petrel中，并將其生成用于構造面控制的表面圖（見圖1）；然后利用井點分層數據及構造面進行雙重控制，在Petrel中建立層面模型。

3 相控儲層模型的建立

該次沉積微相建模是在研究區(qū)長6油層組油藏沉積微相做了大量研究工作基礎上完成的，首先應用隨機模擬建立屬性模型，然后通過確定性建模對屬性模型的結果進行校正。沉積微相模型則是直接依據沉積微相平面分布圖，將相邊界線導入Petrel中，在層模型中直接賦值，再依據井邊界做了微調所得。建模依次經歷以下3個步驟：數據預處理與質量控制→測井曲線粗化（見圖2）→相控隨機建模（見圖3）［2］。

圖2 測井曲線粗化

圖3 相控隨機建模

4 裂縫建模

研究區(qū)長6油層組屬低滲透率油層組，由于裂縫的存在，具有較強的非均質性，剩余油的分布也大受影響；同時，裂縫不僅決定著油氣藏的分布規(guī)律，而且決定了基質的泄油能力和油井的供油面積，因此筆者采用DFN模型對儲層裂縫進行研究。

4.1 測井裂縫強度曲線

在Petrel中加載裂縫數據經過自動計算可得到裂縫強度曲線，其經過粗化和模擬得出的基礎數據，再經過處理可得到裂縫網絡；之后，可以在目標層各分層建立裂縫玫瑰花圖。經分析，該地區(qū)裂縫延伸方向以NE70°正負25°分布。大致推得研究區(qū)延長組裂縫走向主為NE向，次為NW向，同時近SN向和近EW向的裂縫并存。

同時，筆者分析發(fā)現，裂縫強度集中在1～30，中值為8。有近50%的井裂縫強度小于16，裂縫強度較高。

4.2 裂縫預測模型的建立

研究區(qū)采用DFN裂縫建模模塊，在設定縫長和方位角等參數時，以裂縫強度屬性體作為裂縫發(fā)育富集程度的約束條件，分層進行裂縫片的模擬及生成。針對各層的實際情況進行調參，建立裂縫網絡模型，并生成目標井區(qū)的裂縫網絡模型，同時參考確定性裂縫建模流程，生成過井裂縫片，使裂縫DFN模型與分析結果相一致（見圖4）。

圖4 長6油層組的DFN模型

該次裂縫離散網絡模型——DFN模型中，裂縫片最大面積為14m2，平均面積為6m2。裂縫片傳導率主要在10～120，中值為20。

通過逐層研究DFN裂縫網絡模型發(fā)現，各沉積單元之中，主力單元和砂巖發(fā)育好的儲層，裂縫片發(fā)育相對好，而泥巖中基本都不發(fā)育，與前面的認識相符。同時，通過與高含水井組動態(tài)資料、其他裂縫研究資料的對比也都相符。

4.3 裂縫模型的粗化

利用Petrel軟件建立DFN裂縫模型，并以此為基礎，采用軟件提供的oda數據統(tǒng)計算法進行模型粗化，然后通過離散裂縫網格，建立裂縫孔隙度和滲透率（I、J、K方向）模型。最后通過oda算法，將裂縫粗化到基質模型中去，形成裂縫介質的屬性體（見圖5），將計算得到的裂縫網格信息與基質模型一起輸出Eclipse格式的雙孔雙滲模型，用于油藏數值模擬。

通過分析各層裂縫片發(fā)育情況，DFN裂縫網絡模型，可發(fā)現各沉積單元裂縫的發(fā)育程度，主力單元優(yōu)于非主力單元；儲層優(yōu)于砂巖發(fā)育程度較差的層。油田裂縫在泥巖中基本不發(fā)育，與前面的研究認識一致。

圖5 粗化后裂縫沿K方向滲透率屬性體模型

從粗化結果來看，裂縫孔隙度模型集中在1%～2%之間，說明大部分裂縫并不提供孔隙度。有效裂縫區(qū)域，主要集中在裂縫滲透率模型中10～1000mD區(qū)域；而無效裂縫區(qū)則為小于1mD的區(qū)域。

總之，裂縫模型與原裂縫認識規(guī)律、動態(tài)資料和裂縫方位都相符；該研究區(qū)塊建立的包含油層裂縫發(fā)育情況的雙孔介質地質模型和儲層的實際情況與油田生產動態(tài)相符，可為油藏數值模擬和油田開發(fā)提供重要依據。

5 油藏儲量計算

首先，根據相控模擬結果，得到長6油層組累計油層厚度中值為11m。根據屬性體，逐層計算研究井區(qū)的地質儲量合計約為2824×104t。

據油田資料截止2013年底，該區(qū)長6油藏共探明含油面積57.6km2，地質儲量2874×104t，已開發(fā)面積48.4km2，動用儲量2836×104t，可采儲量505×104t［3］。

計算小層累計儲量相對誤差小于2%，符合儲量復算的標準。

6 結論

通過該次對長慶油田某區(qū)的長6油層組儲層建模的實例表明，應用儲層建模能準確地對油田的地質儲量和生產動態(tài)進行復算，及時更新已有數據和資料，從而更好地指導油田的實際生產。

［1］鄭貴洲，申永利.地質特征三維分析及三維地質模擬研究現狀 ［J］.地球科學進展，2004，19（2）：218－223.

［2］李軍，郝天珧.油氣儲層隨機模擬方法綜述 ［J］.地球物理學進展，2006，21（2）：458－464.

［3］賈振甲.烏里雅斯太低滲透油田產能分析 ［D］.武漢：中國地質大學，2011.